This course is part of the module: Sustainable Water Management and Microbiology of Water Supply, Sustainable Water Management and Microbiology of Water Systems
Natural and hygienically relevantmicroorganisms in drinking water
Quantification of bacteria indrinking water
Identification of bacteria
Bacterial population analyses
Growth of bacteria and VBNC-state
Activity of bacteria in theenvironment
Biofilms in drinking water systems
Disinfection of drinking water anddrinking water systems
Microbiological processes in drinkingwater treatment
Technical realization for optimizeduse of microbiological processes for drinking water production
Impactfactors on microbiological drinking water quality during distribution andcompliance with legal requirements on hygiene at the consumer’s tap
Leistungsnachweis:
620 - Sustainable Water Management and Microbiology of Water Supply<ul><li>620 - Sustainable Water Management and Microbiology of Water Supply: Klausur schriftlich</li></ul><br>621 - Sustainable Water Management and Microbiology of Water Supply<ul><li>620 - Sustainable Water Management and Microbiology of Water Supply: Klausur schriftlich</li><li>820 - Sustainable Water Management and Microbiology of Water Supply - Presentation: Presentation</li></ul><br>m1311-2020 - Sustainable Water Management and Microbiology of Water Systems<ul><li>820 - Sustainable Water Management and Microbiology of Water Supply - Presentation: Presentation</li><li>p1148 - Sustainable Water Management and Microbiology of Water Systems: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.
Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.
Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.
2020
Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.
Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.